Rückblick auf zahlreiche emergenCITY-Aktivitäten

Das ihwb beteiligt sich seit dem Jahr 2022 mit einem Teilproject am LOEWE-Zentrum emergenCITY und arbeitet an einem Konzept zu einem intelligenten Hochwasser-Warnsystem, das die Umweltüberwachung, Hochwasserbewertung und -warnung einschließt. Neben klassischen hydrologischen Modellsystemen wird auch künstliche Intelligenz zur Abflusssimulation und -vorhersage eingesetzt.

Im vergangenen Jahr 2024 konnten die beiden Bearbeitenden Ziyong Zhao, M.Sc., und Mahshid Khazaeiathar, M.Sc., gute Fortschritte und interessante Erkenntnisse im Rahmen dieses Teilprojekts erzielen. Zudem haben sie sich aktiv bei emergenCITY-Events sowie internationalen Konferenzen beteiligt und ihre Ergebnisse diskutiert.

Mahshid Khazaeiathar konzentriert sich in ihrer Forschung auf maschinelles Lernen, insbesondere auf Methoden des tiefen Lernens (deep learning) wie LSTM und ANNs für Vorhersagen, Datenanalyse und statistische Modellierung in der Hydrologie. In dem Zusammenhang hat sie ein neues Hybridmodell entwickelt, das auch der Volatilität und der Nichtlinearität in hydrologischen Zeitreihen Rechnung trägt. Das eingeführte Modell bietet eine Antwort auf die Frage: Was ist die Lösung für kurzfristige Daten, wenn die Datensatzlänge für das Training von künstlichen neuronalen Netzen (ANNs) unzureichend ist, da ANNs große Datensätze für effizientes Training benötigen und bei kurzen Zeitreihen an ihre Grenzen stoßen? Dadurch können Modellierungsfehler minimiert und eine höhere Genauigkeit und zuverlässigere Vorhersagen ermöglicht werden (Fallstudie Schwarzbach, Pegel Nauheim).

Ziyong Zhao engagiert sich für die Entwicklung eines intelligenten Hochwasserwarnsystems (Fallstudie: Eschbach, Pegel Ober-Eschbach). Es integriert eine Reihe innovativer Funktionen: Dazu gehören der Einsatz von maschinellem Lernen zur Überwachung und Echtzeit-Qualitätskontrolle für lokale hydrologische Daten, die Kopplung von maschinellem Lernen mit hydrologischen Modellen, um genauere und frühere Hochwasserwarnungen auszugeben, und die Verwendung eines 2D-hydrodynamischen Modells zur Erstellung von Hochwasserkarten für bestimmte Szenarien, um eine visuelle Grundlage für die Risikobewertung zu schaffen. Das umfassende Rahmenkonzept für den Hochwasserschutz ist ein Highlight des Projekts. In diesem Bereich findet eine enge Kooperation mit einer Kollegin aus der Politikwissenschaft statt, um ein umfassendes Frühwarnsystem mit sektorübergreifender Zusammenarbeit aufzubauen.

Beide ihwb-Mitarbeitende haben ihre Ergebnisse auf der emergenCITY Week im Juni 2024 in Form von Postern vorgestellt und diskutiert (siehe Abb. 1). Mahshid Khazaeiathar ist zudem zur International Conference on Resilient Systems (ICRS) 2024 nach Singapur gereist (August 2024, Abb. 2). Auf dieser Veranstaltung trafen sich Fachleute aus aller Welt, um über innovative Ansätze zur Resilienz in verschiedenen Sektoren zu diskutieren. Mahshid Khazaeiathar hat einen Vortrag mit dem Titel „Enhancing Short-Term Discharge Predictions: An Innovative ARIMA-iGARCH Model for Improved Flood Forecasting and Disaster Resilience“ gehalten. Sie hat vorgestellt, wie ihr Hybridmodell durch die verbesserte Genauigkeit der Abflussvorhersagen einen Beitrag zur Katastrophenvorsorge und Resilienz in städtischen Gebieten leisten kann.